Efficient Edge Detection in Noisy Images using Robust Rank-Order Test

Abstract

에지검출은 컴퓨터비전과 영상처리 시스템에서 널리 사용되는 단계이다. 본 논문에서는 잡음영상에서 효율적인 에지검출을 위해 이표본 위치 문제에서 월콕슨 검정의 대안인 로버스트 순위-순서 검정에 기초한 새로운 검출법을 제안하였다. 제안된 방법은 $\delta$-에지모형하에서 $5\times5$ 윈도우의 부분 픽셀만으로 구성된 근방영역 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 조사하였다. 제안된 에지 검출법의 성능을 평가하기 위해 실제영상과 인조영상을 가지고 영상실험을 통하여 얻은 에지맵과 객관적인 척도하에서 양적으로 비교 분석하였다. Edge detection has been widely used in computer vision and image processing. We describe a new edge detector based on the robust rank-order test which is a useful alternative to Wilcoxon test. Our method is based on detecting pixel intensity changes between two neighborhoods with a $r{\times}r$ window using an edge-height model to perform effectively on noisy images. Some experiments of our robust rank-order detector with several existing edge detectors are carried out on both synthetic images and real images with and without noise.